Le 5 principali API per il riconoscimento dei volti nel 2025

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TL;DR:

• Le qualità più importanti nella scelta di un'API di riconoscimento facciale sono l'accuratezza, il set di funzionalità, la compatibilità con la piattaforma, il prezzo e la scalabilità;
• I principali SDK/API di riconoscimento facciale includono Banuba Face AR SDK, Microsoft Azure AI Vision, Amazon Rekognition, Face++ e Google Cloud Vision API.

Fattori chiave nella scelta di un'API di riconoscimento facciale nel 2025

La scelta della migliore API di riconoscimento dei volti per il vostro progetto non si limita a trovare uno strumento per rilevare i volti. Si tratta di trovare un equilibrio tra precisione, prestazioni, versatilità e scalabilità. Ecco gli aspetti chiave da considerare nel 2025:

Precisione

La spina dorsale di qualsiasi servizio web di riconoscimento dei volti è la sua accuratezza. Cercate API che dimostrino prestazioni elevate in set di dati pubblici reali come LFW, MegaFace o benchmark interni personalizzati.

L'accuratezza ha un impatto diretto su tutto, dai tassi di successo dell'autenticazione alla sovrapposizione precisa nelle campagne di prova virtuali o di marketing. Pertanto, chiedete sempre esempi di riconoscimento facciale e testateli prima di implementarli.

Caratteristiche

Non tutti gli SDK per il riconoscimento facciale sono uguali. Alcuni vanno oltre il rilevamento di base e offrono funzionalità quali:

• Stima dell'età e del sesso;
• Analisi delle emozioni;
• Confronto e corrispondenza dei volti;
• Rilevamento della vivacità (per prevenire lo spoofing);
• Rilevamento dei punti di riferimento facciali;
• Tracciamento di più volti in tempo reale.

Queste funzioni sono particolarmente preziose in casi d'uso come l'analisi della vendita al dettaglio, la prova virtuale, il controllo biometrico degli accessi o la previsione del comportamento dei clienti.

La piattaforma

La migliore libreria di riconoscimento facciale per la vostra soluzione deve essere compatibile con il vostro stack tecnologico. State cercando SDK o API per il riconoscimento facciale per Android, web, iOS o mobile? Sia che abbiate bisogno di un'API per il riconoscimento facciale in Python per uno sviluppo veloce del backend, sia che abbiate bisogno di un'integrazione JavaScript dell'API per il riconoscimento facciale per esperienze in tempo reale sul browser, la vostra scelta deve essere in linea con le vostre piattaforme di destinazione.

Alcuni fornitori, come Banuba, offrono SDK di riconoscimento facciale per dispositivi mobili con reti neurali ottimizzate che funzionano su tutti i dispositivi e sistemi operativi con una latenza minima.

Bilancio

Siete alla ricerca di un'API di riconoscimento facciale in prova gratuita o di un prezzo su scala aziendale? Esaminate i vari modelli di prezzo e assicuratevi che siano adatti al vostro budget:

• Livelli gratuiti o opzioni open-source;
• Modelli a pagamento o in abbonamento;
• Costo per richiesta, per volto o per secondo di video;
• Condizioni di licenza per uso commerciale o di ricerca.

Più avanti, nel confronto, parleremo dei prezzi delle API per il riconoscimento facciale. Se avete un budget limitato, considerate l'utilizzo di librerie di riconoscimento facciale open-source.

Scalabilità

La scalabilità diventa essenziale quando il vostro caso d'uso prevede grandi insiemi di dati, feed video o milioni di interazioni giornaliere con gli utenti. Le API basate sul cloud, come Amazon Rekognition, sono eccellenti per la scalabilità orizzontale, mentre altre offrono SDK ottimizzati per l'elaborazione su dispositivo.

Se il vostro progetto non richiede funzioni avanzate o un supporto di livello aziendale, una soluzione open-source per il riconoscimento facciale può essere un valido punto di partenza per la sperimentazione o l'uso accademico.

Banuba Face API - La migliore in assoluto per precisione e funzionalità

L'API Face di Banuba è in grado di bilanciare prestazioni elevate, accuratezza, funzionalità robuste e facilità di integrazione e si distingue come uno dei migliori modelli di riconoscimento facciale del 2025. Con Gucci e Samsung tra i suoi clienti, la sua soluzione è utilizzata per l'autenticazione, la sicurezza, l'analisi e il marketing.

La maglia facciale di Banuba

Il suo motore di tracciamento facciale alimentato dall'intelligenza artificiale supporta fino a 69 punti di riferimento facciali, garantisce un'eccezionale precisione in tempo reale e funziona anche in condizioni difficili, quali scarsa illuminazione, occlusione parziale del volto e angolazioni estreme.

Caratteristiche principali:

• Rilevamento dei volti e tracciamento di più volti;
• Riconoscimento, verifica e confronto dei volti;
• Rilevamento del genere;
• Prova virtuale, effetti AR e trigger;
• Riconoscimento e tracciamento delle mani;
• Tracciamento di emozioni, stanchezza e frequenza cardiaca;
• Funziona anche con il 70% di occlusione facciale;
• Rilevamento della vivacità;
• Supporto multipiattaforma (Web, Windows, Mac, Android, iOS, Flutter, React Native e Unity);
• Reti neurali leggere per l'elaborazione sul dispositivo.

Il numero di utenti non influisce sul prezzo, rendendolo altamente scalabile per una potenziale crescita aziendale. È possibile esplorare gratuitamente questo SDK per il riconoscimento dei volti durante un periodo di prova di 14 giorni, controllare la demo di Banuba's Face API ed esaminare il codice di esempio.

Amazon Rekognition - Il migliore per scalabilità

Amazon Rekognition è un'API di riconoscimento facciale basata sul cloud e sviluppata da AWS che eccelle nell'analisi di immagini e video su larga scala. Conosciuta per la sua perfetta integrazione con il più ampio ecosistema AWS, è la soluzione ideale per le aziende che necessitano di un riconoscimento facciale scalabile su più piattaforme e servizi.

Fonte

Supporta l'elaborazione di flussi video in tempo reale, il rilevamento e il confronto dei volti e l'analisi degli attributi facciali (come emozioni o età). Sebbene sia pronto per le aziende, la sua struttura dei prezzi può diventare costosa per attività video ad alto volume.

Caratteristiche principali:

• Rilevamento e tracciamento dei volti in immagini e video;
• Riconoscimento e confronto dei volti;
• Analisi dell'età, del genere e delle emozioni;
• Riconoscimento di testi ed etichette;
• Riconoscimento di celebrità e rilevamento di contenuti non sicuri;
• Analisi video in tempo reale con Kinesis Video Streams;
• Integrazione perfetta con AWS (S3, Lambda, SageMaker, ecc.);
• Supporto integrato per la scalabilità orizzontale con alta disponibilità.

Rekognition è la migliore libreria di riconoscimento facciale per applicazioni scalabili di livello aziendale nei settori della sicurezza, dell'analisi delle folle, delle forze dell'ordine e della verifica delle identità. Tuttavia, il servizio è profondamente legato all'infrastruttura AWS, il che può essere limitante per i progetti non basati su AWS. È possibile esplorare il codice di esempio per immergersi nel servizio.

I prezzi sono basati sull'utilizzo: circa 0,001 dollari per immagine (prima 1M) e 0,10 dollari al minuto per l'analisi video, con sconti per i volumi. Non esiste un livello gratuito permanente per il riconoscimento facciale.

Microsoft Azure Face API - Ideale per l'integrazione aziendale

Microsoft Azure Face API fa parte della suite Cognitive Services di Azure ed è pensata per le aziende che danno priorità alla sicurezza dei dati, alla conformità e alla perfetta integrazione con l'ecosistema Microsoft. È ampiamente utilizzata in settori come quello bancario, governativo e sanitario, dove la verifica dell'identità e il controllo degli accessi devono soddisfare standard rigorosi.

Questa API per il riconoscimento facciale offre solidi strumenti per il rilevamento, il riconoscimento e la verifica dei volti, supportando attributi facciali come l'età, l'emozione e la posa della testa. L'integrazione con servizi come Azure Active Directory, Power BI e Dynamics 365 la rende ideale per la creazione di flussi di lavoro intelligenti. È possibile consultare il codice di esempio qui.

Caratteristiche principali:

• Rilevamento dei volti e dei punti di riferimento facciali;
• Riconoscimento del volto e verifica dell'identità;
• Analisi delle emozioni, dell'età, della posa della testa e dei peli del viso;
• Creazione di gruppi di persone su larga scala e corrispondenza dei volti;
• Rilevamento di più volti in una singola immagine;
• Integrazione con l'ecosistema Azure (AD, Logic Apps, Cognitive Search);
• sicurezza e conformità di livello aziendale (certificazioni GDPR, ISO/IEC).

Sebbene Azure Face API sia eccellente per le grandi organizzazioni, ha una struttura di prezzi complessa e richiede una familiarità più approfondita con i servizi Azure per sbloccare completamente il suo potenziale.

I prezzi partono da 1,50 dollari per 1.000 transazioni (rilevamento del volto), con livelli separati per la verifica e l'identificazione di gruppo. Il livello gratuito offre fino a 30.000 transazioni mensili per il rilevamento dei volti e 1.000 per il riconoscimento.

Google Cloud Vision API - Il meglio per l'analisi delle immagini

Google Cloud Vision API è una piattaforma completa per il riconoscimento delle immagini che include il rilevamento facciale tra le varie funzionalità. Pur non essendo un'API specializzata nel riconoscimento dei volti come altre in questo elenco, è un'opzione valida per i progetti in cui l'analisi facciale è solo una parte di un flusso di lavoro più ampio per l'elaborazione delle immagini.

Fonte

Supporta il rilevamento di etichette, il riconoscimento ottico dei caratteri (OCR), il rilevamento di oggetti e i punti di riferimento del volto. Ciò lo rende particolarmente prezioso per le applicazioni incentrate sulla moderazione dei contenuti, la media intelligence e la catalogazione delle immagini su scala.

Caratteristiche principali:

• Rilevamento dei volti e localizzazione dei punti di riferimento;
• Rilevamento delle emozioni (gioia, dolore, rabbia, sorpresa);
• Rilevamento e classificazione delle etichette delle immagini;
• OCR (rilevamento del testo nelle immagini);
• Rilevamento di oggetti e loghi;
• Moderazione dei contenuti (filtraggio dei contenuti espliciti);
• Integrazione con Google Cloud Storage e AutoML.

Google Vision è un'ottima soluzione per i team che hanno già investito nell'ecosistema Google Cloud. Tuttavia, le sue capacità di riconoscimento facciale sono limitate al rilevamento e all'analisi delle espressioni. Non supporta la verifica dell'identità o la corrispondenza dei volti.

I prezzi si basano sul volume delle richieste. Il rilevamento dei volti costa 1,50 dollari per 1.000 unità, con un livello gratuito di 1.000 unità al mese. È possibile esplorare il codice di esempio qui.

Volto++

Fonte

Face++ di Megvii è un'API per il riconoscimento dei volti ricca di funzionalità che si rivolge agli sviluppatori in cerca di funzionalità altamente personalizzabili e flessibili relative ai volti. È particolarmente popolare in Asia e viene utilizzata in progetti che richiedono un'ampia gamma di strumenti biometrici, tra cui il riconoscimento dei gesti e l'analisi del corpo.

Pur non essendo dominante a livello globale come AWS o Azure, Face++ offre un'ampia gamma di moduli specializzati e una piattaforma facile da usare per gli sviluppatori. Tuttavia, le sue prestazioni possono variare a seconda della regione e alcune funzioni sono più adatte ad applicazioni sperimentali o di nicchia che a sistemi di produzione.

Caratteristiche principali:

• Rilevamento, riconoscimento e verifica dei volti;
• Analisi degli attributi facciali (età, sesso, emozioni);
• Confronto dei volti e ricerca all'interno di insiemi di dati;
• Rilevamento della vivacità e anti-spoofing;
• Strumenti per il riconoscimento dei gesti e l'analisi del corpo;
• Ampia documentazione e console di test online con codice di esempio;
• SDK disponibili per piattaforme web, Android e iOS.

Face++ supporta casi d'uso comuni come la vendita al dettaglio intelligente, la sicurezza pubblica e l'autenticazione nel settore fintech, soprattutto nelle regioni in cui l'hosting locale e la gestione dei dati sono fondamentali. Questo riconoscimento facciale offre anche API RESTful con configurazione rapida per la prototipazione.

I prezzi variano in base al tipo di API, al volume di utilizzo e alla regione, e sono tipicamente strutturati in base alle chiamate API mensili. L'accesso gratuito è disponibile per volumi ridotti o per scopi di test.

Conclusione

La migliore API di riconoscimento facciale per la vostra azienda dipende dai vostri obiettivi, dalla scalabilità dei sistemi di sicurezza, alla creazione di applicazioni mobili, al miglioramento dell'esperienza utente con analisi in tempo reale e prove virtuali.

• Banuba Face API si distingue per l'accuratezza, la profondità delle funzionalità e il supporto multipiattaforma, che la rendono ideale per l'autenticazione, l'AR e l'analisi dei clienti;
• Amazon Rekognition è il migliore per le implementazioni scalabili e basate sul cloud;
• Microsoft Azure Face API è adatto alle aziende che necessitano di una stretta integrazione e conformità;
• Google Cloud Vision offre un'ampia analisi delle immagini con rilevamento facciale;
• Face++ si rivolge a progetti di nicchia con strumenti biometrici avanzati.

Se state cercando l'opzione più equilibrata nel 2025, Face API di Banuba offre prestazioni, versatilità e scalabilità per le aziende, il che la rende la nostra migliore raccomandazione.

Riferimenti

Banuba. (n.d.). Face API. Banuba. https://www.banuba.com/face-api

Banuba. (n.d.). SDK per il riconoscimento dei volti. Banuba.https://www.banuba.com/it/face-recognition-sdk

Banuba. (n.d.). Documentazione dell'SDK Face AR. Banuba. https://docs.banuba.com/far-sdk/

Eden AI. (2024). Le migliori API per il riconoscimento dei volti. https://www.edenai.co/post/best-face-recognition-apis

Face++. (n.d.). Rilevamento dei volti. https://www.faceplusplus.com/face-detection/

Face++. (n.d.). Homepage di Face++. https://www.faceplusplus.com/

Google Cloud. (n.d.). API Cloud Vision. Google. https://cloud.google.com/vision

Google Cloud. (n.d.). Esempio di rilevamento del volto - API di visione. Google. https://cloud.google.com/vision/docs/samples/vision-face-detection?hl=en

Google Cloud Console. (n.d.). Libreria API di visione del cloud. Google. https://console.cloud.google.com/apis/library/vision.googleapis.com

Lets AI. (2024). Valutazione dell'accuratezza e dell'efficacia di Azure Face API nel rilevamento e nel riconoscimento dei volti. https://www.letsai.tech/post/evaluating-the-accuracy-and-effectiveness-of-azure-face-api-in-face-detection-and-recognition.

Luxand. (2023). Azure Face API: Punti di forza, limiti e casi d'uso. Medium. https://medium.com/@luxand/azure-face-api-c3bb5edfa22b

Microsoft. (n.d.). Caratteristiche e limiti dell'API Face. https://learn.microsoft.com/en-us/legal/cognitive-services/face/characteristics-and-limitations.

Microsoft. (n.d.). Panoramica sulla visione artificiale - Servizi di identità. https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/computer-vision/overview-identity.

Microsoft. (n.d.). Avvio rapido: Utilizzo della libreria del client Azure Face. https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/computer-vision/quickstarts-sdk/identity-client-library?tabs=windows%2Cvisual-studio&pivots=programming-language-csharp.

Microsoft Azure. (n.d.). Prezzi dell'API Face. https://azure.microsoft.com/en-us/pricing/details/cognitive-services/face-api/

Statista. (2024). Riconoscimento facciale in tutto il mondo. https://www.statista.com/outlook/tmo/artificial-intelligence/computer-vision/facial-recognition/worldwide

Amazon Web Services. (n.d.). Amazon Rekognition. https://aws.amazon.com/rekognition/

Amazon Web Services. (n.d.). Riferimento API DetectFaces - Amazon Rekognition. https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/dg/example_rekognition_DetectFaces_section.html